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Hive 简介
阅读量:187 次
发布时间:2019-02-28

本文共 675 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

一 学习前提

在深入学习Hive之前,作为一名开发者或数据处理人员,首先需要具备扎实的数据处理基础。Hive是一个基于Hadoop的分布式数据处理框架,核心思想是将数据存储在分布式文件系统中,通过分治法进行处理。理解Hive的工作原理,需要掌握Hadoop的基本概念,尤其是HDFS和Yarn的运行机制。

二 什么是Hive

Hive是一款开源的分布式数据处理框级工具,主要用于对结构化数据进行查询和转换。它的核心特点是支持通过SQL-like语句对海量数据进行操作,简化了大数据处理的复杂性。Hive的数据存储方式是将数据存储在Hadoop的分布式文件系统中,支持动态分割和扩展,能够处理PB级的数据规模。

三 为何使用Hive

  • 灵活性:Hive支持多种数据源和存储方式,能够兼容多种数据格式,包括文本、JSON、CSV等。
  • 扩展性:通过Hadoop的分布式架构,Hive可以轻松扩展处理能力,支持PB级的数据量。
  • 高效性:利用Hadoop的并行处理能力,Hive能够在短时间内完成大规模数据的读写和转换操作。
  • 可编程性:Hive提供丰富的内置函数和API,支持通过编程方式对数据进行复杂的处理。
  • 成本效益:Hive的资源利用率高,能够显著降低大数据处理的成本。
  • 四 相关Hive资源

    对于进一步学习Hive,可以参考以下资源:

    • Hive官方文档:提供了Hive的详细文档和使用手册。
    • Hive社区:参与Hive开发和交流的最佳平台。
    • 在线教程:提供多种Hive学习课程,适合不同层次的学习者。

    五 参考

    以上内容仅供参考,具体操作以实际情况为准。

    转载地址:http://dbej.baihongyu.com/

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